Слопотрон: инструмент для выявления машинного текста

Родион Скрябин, мой друг и руководитель контентного агентства Палиндром, выложил Слопотрон. Чек-лист из 80 признаков машинного русского: канцелярит, "активно использует", "это не X, а Y", безымянные эксперты, тройки вроде "быстро, просто и эффективно". Команда /slopotron, дальше текст. Главная идея у Родиона: любой маркер встречается и у живых авторов, поэтому скил правит только скопления, три и больше в одном абзаце. Иначе чистка стерилизует текст. В моих linkedin-skills одиннадцать скилов для Claude Code и Codex: пост по 20 формулам хуков, комментарии и ответы по ссылке на пост, аудит перед публикацией, план на неделю, профиль под входящие лиды и Humanizer, который считает маркеры по абзацам так же, как Слопотрон, только для английского. Кстати, вчера репозиторий перевалил за 1000 звезд, и рост сильно ускорился: за первые шесть дней сентября пришло 499 звезд, больше чем за любой полный месяца до этого. Разница в источниках: у Родиона редакторский слух и русская специфика вроде канцелярита, символизм-регистра и утечек GigaChat. У моих скиллов под правилами ссылки на исследования 2025-2026 и собственный корпус из сотен постов LinkedIn, где мы искали зависимости между маркерами и охватом. Я себе подключ, буду использовать для текстов на русском. Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только